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介绍了数据挖掘中的关联规则和基于Apriori算法的关联规则数据挖掘技术,并使用关联规则挖掘对医学图书馆中的流通数据进行了实例分析. 相似文献
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关联规则挖掘在图书馆中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
利用数据挖掘中的关联规则技术,从大量数据中发现有价值的规则。文章用改进Apriori算法对安徽省图书馆的借阅数据进行挖掘,从中发现了一些有价值的规则,为图书馆读者服务提供指导信息。 相似文献
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基于WEKA的高校图书馆流通数据的关联分析 总被引：2，自引：0，他引：2
马国栋 《图书馆工作与研究》2010,(12)
本文利用开源软件WEKA作为数据挖掘工具,通过Apriori算法,对高校图书馆流通历史数据进行挖掘分析,得到了很多关联规则,揭示隐藏在大量数据后的重要关系信息,并为高校图书馆开展进一步服务的各项决策提供了技术支持. 相似文献
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研究利用数据挖掘中的关联规则挖掘分析及论文数据库，进行相关文献推荐，提出适用于进行相关文献推荐的改进的混合加权关联规则挖掘算法，并通过用户行为分析确定相关文献集和垂直权重，采用Google搜索引擎的PageRank算法确定水平权重，获得一些有意义的分析结果。 相似文献
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个性化信息推荐是数字图书馆最重要的个性化服务,能够主动为用户提供符合其需求的信息.简要介绍关联规则数据挖掘的有关概念及其使用到的数据挖掘算法,分析系统设计思路,设计一个包括数据存储层、数据挖掘层和用户界面层3层结构的个性化信息推荐系统. 相似文献
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数据挖掘技术在图书馆信息服务中的应用 总被引：19，自引：2，他引：19
司徒浩臻 《现代图书情报技术》2005,21(10):15-18
为适应图书馆对信息服务的需要，以高校图书馆为例，用数据挖掘中的关联分析技术对高校图书馆借阅记录进行分析，给出了挖掘算法，提出了推荐服务模型，利用挖掘出来的规则提供推荐服务。 相似文献
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针对传统图书自动推荐系统准确性不高的缺点,提出利用数据挖掘中的关联规则算法技术将读者借阅的图书、性别、年龄、职称、职业、受教育程度、爱好等多维关系生成关联规则,再将读者基本信息与这些规则进行比较,把匹配的关联规则推荐给读者,就能解决传统推荐系统的不足,提供更加灵活的个性化图书推荐服务。文章以湖南图书馆2011年读者借阅数据为例,利用Microsoft SQL Server 2008为工具进行了关联规则算法的数据挖掘分析。 相似文献
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数据挖掘有助于发现信息之间的关系,但对于处理大量的挖掘数据,一般常用的数据挖掘软件在性能和操作上往往会受到限制,本文提出一种新的分割式数据挖掘关联算法,尝试将大规模挖掘数据转化为小规模挖掘处理,并应用于广州中医大学图书馆某年借阅情况分析,取得了满意效果。 相似文献
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图书流通信息多层关联规则挖掘法的优化与应用 总被引：1，自引：0，他引：1
通过对FP-Growth算法的扩展,提出图书流通信息关联规则挖掘的新算法即MACLC-FP（Multilevel Association with Chinese Library Classification FP）算法;结合实例着重阐述应用该算法,采用多层关联分析技术,挖掘读者借阅行为中隐含规律的可行性;进而探讨该数据挖掘技术在现代图书馆中的应用前景。这对图书馆调整资源建设的学科结构、提升读者服务的工作水平都具有重要意义。 相似文献
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针对数据挖掘中的关联规则挖掘广度及效率问题,提出了一种基于免疫优化的关联规则挖掘算法.将数据原始记录和候选模式分别作为抗原和识别抗体,通过免疫聚类竞争加速克隆扩增,提高抗体成熟力及亲和性,增强候选模式支持度.在算法执行过程中,支持度大于阈值的优秀个体都将被作为记忆细胞保存下来.这样,记忆细胞所代表的模式满足最小支持度要求,可以很容易提取出也同时满足最小置信度要求的关联规则.试验表明,该算法加快了关联规则挖掘的收敛速度,具有更强的全局与局部搜索能力,提高了所得关联规则的准确率.在高校教学质量评估及规则挖掘中体现出应用价值. 相似文献
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高校档案作为重要的信息资源，蕴含着丰富的知识与价值。然而，传统的档案信息服务手段受限于技术与人力，难以充分挖掘档案数据的潜在价值，引入数据挖掘技术将有助于提高高校档案信息服务的质量与效率。本文分析了高校档案数据挖掘的现状与挑战，探讨了关联规则挖掘、聚类分析、文本挖掘等技术在档案信息服务中的应用，并且提出了数据挖掘技术相关发展策略，旨在助力高校档案数据挖掘技术的优化和高校档案信息服务水平的提升。 相似文献
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数据挖掘技术的改进在图书馆个性化服务中的应用 总被引：8，自引：0，他引：8
Apriori 算法是关联规则挖掘的一个经典算法，在分析关联规则挖掘算法的基础上，提出利用HASH表技术及减少生成候选集的数量对经典Apriori 算法进行改进,从而提高图书馆数据资源的利用率，加强图书馆个性化服务。 相似文献
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分析多媒体数据挖掘的需求，介绍常见的多媒体数据挖掘形式及存在问题，针对此类问题探讨基于网格环境下多媒体关联规则数据挖掘方法，该方法是Apriori算法在网格环境下的具体应用。通过实例证明该方法不仅具有经典Apriori算法的准确性，还具备网格的并行挖掘特性，可大大提高数据挖掘的速度及运算效率。 相似文献
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本文应用粗糙集理论中等价关系的概念,结合知识系统细化和泛化的思想以及Apriori算法中逐层搜索迭代求取频繁项集的思想,对数据挖掘中的多值属性关联规则问题进行研究,提出一种新的多值属性关联规则挖掘算法Mqars.Mqars的主要特点是无需将多值属性转化为布尔型属性,可以尽早地约简非候选的频繁项集,方便快捷地计算出项集支持度,提高多值属性关联规则挖掘效率.论文给出了Mqars算法详细描述、具体实现过程和算法实例及分析.最后设计实验环节对Mqars算法与传统的Maqa算法在时间复杂度和算法效率方面进行比对和分析,分析与比对的实验结果表明了该算法的有效性. 相似文献
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简要地介绍数据挖掘和关联规则的概念,并在零售企业和电子商务运营机制基础上提出了基于数据挖掘关联规则理论的营销策略构建方法,最后分析了关联规则挖掘在零售业中的支持评价。 相似文献